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技术不错,就一定能进大厂吗?

现实工作中,一些常用算法会被封装起来,开发者并不需要接触算法原理,只要合理应用它们,就能很好的完成业务需求。然而࿰

现实工作中,一些常用算法会被封装起来,开发者并不需要接触算法原理,只要合理应用它们,就能很好的完成业务需求。

然而,当想要跳槽去大厂或晋升,这些曾经“技术不错”的人,却屡屡受挫。总结下来,就是因为不懂算法,很是可惜。

这是因为大厂的产品服务大多偏底层,或需要解决还没有被完美解决的问题。而这些问题不是业务场景问题,是需要更多算法功底做支撑才能胜任的。所以,算法就成了大厂面试必考点

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如果你会一些算法,就能很好地使用类库,会选择最优方式存储业务数据、更好的评估代码性能和资源消耗,出现问题也能很快定位等。


对于理学或工学专业在校生,想从事算法工作,或深耕数据领域,或是想晋升、转行大数据,算法的掌握都是你不可或缺的能力

但大多数情况下,学习算法会很复杂,并且需要花费大量时间和精力才能理解。其中,逻辑回归算法作为大厂面试必考点,它看似简单,容易掌握,但很多人被问到细节时却很容易卡住,也因此会失去一份好的工作机会。

正好,在本周三晚8点有节关于《逻辑回归算法之如何实现客户逾期还款业务》公开课。老师会从金融行业实际案例出发,帮大家搞清楚“如何对实际业务进行数据预处理?如何使用独热编码、标签?如何用逻辑回归算法建立模型,并进行预测判断?”等高频问题

通过学习,你能够:

1. 扩展学习思路,提升产品数据敏感度、融合工程与代码等能力

2. 掌握高级编码流程、特征工程处理等成为团队核心人员的技能

3. 了解大厂中是如何应用算法技术

4. 通过学习机器学习算法,提升自己的代码水平

直播课内容介绍


   逻辑回归算法之如何实现客户逾期还款业务

   
时间:3月4日(20:00-22:00)

讲师介绍

金子老师:

     架构并研发基于 Spark 的个性化人工智能推荐系统、新浪门户 DSP 广告投放系统,国家电网大数据平台等综合项目。近十年大数据研发经验和教学经验,教学研发了框架结构化、编程自由化及体系信息化,曾参与美国伯克利大学大数据实验室的组件研发。

知识要点

1. 数据预处理

2. 进行模型训练 

3. 建立混淆矩阵

4. 自定义权重后使用逻辑回归算法

获得技能

1. 从特征清洗到格式转换

2. 高频用到的能够掌握独热编码和 LabelEncoder 标签的场景

3. 浦发银行的反逾期解决策略

4. 10年的老兵教你自定义权重后使用逻辑回归算法

这节价值199元的直播课现在只需0.99元,连一瓶水的价格都不到,此次优惠名额仅限前50名~

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本次课程由开课吧提供赞助。另外,对想要转行或想从事数据相关工作、或是想继续深造晋升的人员,开课吧还邀请廖雪峰老师团队打造了系统化《数据挖掘工程师实战付费课程,感兴趣的小伙伴也可扫码咨询哦~


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破晓sxy
这个家伙很懒,什么也没留下!
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